有没有好的非预测性路径跟随算法?

我能找到的所有路径跟随转向算法(例如用于机器人跟随彩色地形的转向)都是预测性的,因此它们依赖于机器人能够感知到自身之外一定距离的环境。我需要一个在底部装有光传感器的机器人实现路径跟随行为。它只能看到正下方的地形,因此无法进行任何预测;有没有标准的例子或好的技术可以用于这种情况?


回答:

我认为您寻找的技术可能会取决于您将在什么样的环境中操作,以及您的机器人可以使用哪些资源。我过去使用过NXT机器人,所以您可能会觉得这个视频很有趣(这个视频不是我的)。

假设您将在一个平坦且无光泽的表面上工作,您可以让机器人在周围游走,直到找到预定义的颜色。然后,机器人可以启动“路径跟随”机制,并继续跟踪这条线。如果它不再感应到这条线,可能会尝试向右和/或向左转(因为这条线可能已经不在机器人下方,因为它找到了一个弯道)。

不过,在这种情况下,机器人需要提前知道它需要跟随的线条的颜色。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注